在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁i共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治i疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如Ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁i共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。

人眼是个非常复杂的工具，它与大脑结合，使我们能够感知周围环境，即使目标的确切形状发生变化，也能够在瞬间辨识它们。但是，人类的视觉也有重要的局限性。首先，我们只有两只眼睛，它们反应太慢而无法详细看到快速移动的物体，而且它们只对光谱的有限部分敏感，眩光和反射也妨碍了长时间专注物体某些属性(如尺寸或颜色)的能力。

现如今，医i药生产已经实现了高度自动化，但一个环节的出错会直接影响到药品品质，甚至对病i人的生命安全造成影响，因此，在医i药产线末端通常都设有检测环节。传统的人工检测耗时耗力，还会增加企业运行成本，因此近几年来，自动化视觉检测系统，越来越多的药企将机器视觉检测引入了检测环节，提高企业自动化水平的同时，还确保了高质量的药品的生产。机器视觉检测的应用不仅能帮助医i药企业降低人工检测成本，还能实现数据可追可查，确保产品质量，对提升企业信誉有着积极的作用。

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